中国AI，正在绕过大模型，直奔Agent时代
这不是一场追赶，这是一次换道。
▌一、那个奥地利程序员帮中国做到了美国人没做到的事
2026年第一季度，有一个数字震动了整个AI行业：中国大模型Token日均调用量首次超越美国。
这件事之所以震动，不是因为中国的模型变强了，而是因为超越的方式：不是靠更多的用户，而是靠单个用户消耗量的爆炸性提升。
Agent应用的普及，让每一个部署了OpenClaw实例的用户，每天消耗的Token量相当于几百个普通聊天用户。国家数据局的数据呈现了一条近乎垂直的曲线：中国日均Token消耗从2024年初的约1000亿，到2025年中突破30万亿，到2026年2月达到180万亿。
两年涨了1800倍，而驱动最后一段最陡峭的增长的，恰恰是这场"龙虾热"。
但如果只看到这个数字，就看浅了。
真正值得追问的问题是：为什么是中国，在这场Agent浪潮里率先完成了大规模商业落地？
在OpenClaw出现之前，中国AI和美国AI的差距，在大多数真正了解行业的人眼里，是明确存在的，不是追上了，而是还在追。为什么偏偏在这个时间节点，中国的商业化速度突然跑到了前面？
这背后，有一条被很多报道忽视了的逻辑链。
▌二、Anthropic的封锁，意外成了最好的礼物
OpenClaw的爆炸，在全球几乎同步发生。但美国和中国对这场爆炸的承接方式，走出了两条完全不同的路线，而分叉点，来自Anthropic和谷歌做出的一个决定。
当OpenClaw在全球快速扩散之后，Anthropic很快意识到一个严重的商业模型问题：一个每月付49美元Claude Max订阅费的用户，如果用OpenClaw跑一个7×24小时的自主Agent实例，他消耗的算力，可能相当于几百个普通对话用户一个月的总量。
订阅制定价，根本无法在Agent时代维持盈利。于是Anthropic宣布：通过个人订阅账号的OAuth令牌接入第三方工具，属于违规行为，发现即封号，无缓冲期。谷歌的态度与之类似，内部甚至直接屏蔽了员工访问OpenClaw。
这个决定从商业逻辑上完全合理，但它产生了一个Anthropic自己可能没有充分预料到的连锁反应：它把数以百万计正在寻找稳定、低成本Agent后端的开发者，直接推向了中国模型。
从那一刻起，"用国产模型还是用Claude跑OpenClaw"就不再是一个纯粹的技术选择，而变成了一个风险管理决策。Anthropic随时可能封号，ChatGPT的API在高频调用下成本高昂，而MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、Qwen等国产模型不仅通过官方API明确支持Agent高频调用，价格更是只有Claude Sonnet的十分之一到二十分之一。
在OpenRouter这个全球开发者聚合平台上，这个选择被几百万次地做出，最终呈现为那个历史性的榜单：前五名调用量最高的模型，中国占了四席。
这种逆转不是因为中国模型突然变得比Claude更强，而是因为Agent时代的竞争维度变了。
在对话式AI时代，模型的质量上限决定一切；在Agent时代，成本、稳定性、对高频调用的支持程度，跑到了质量前面。这个竞争维度的切换，恰好是中国AI的优势区间。
明略科技副总裁李梦林将这件事的实质说得很准确："OpenClaw的'自带代理'模式，本质上触发了AI产业链的一次利益再分配。" 分配的结果，是一部分原本流向海外大厂的API收入，在2026年第一季度发生了历史上第一次大规模的逆转性迁移。
▌三、Token战争的底层逻辑：谁是AI时代的水电煤
阿里在2026年3月做出的那个组织架构调整，现在回头看，是整个Agent时代最清醒的战略动作之一。
成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，与电商、云智能并列，由CEO吴泳铭直接带队，整个事业群围绕一件事运转：创造Token、输送Token、应用Token。
这句话说起来像绕口令，但背后是一个极为清晰的产业判断：Token正在成为AI时代的基础能源，就像电力之于工业时代，就像带宽之于互联网时代。
在这个判断下，大模型不再是终点，而是产能设施；云服务不再是存储和计算的租赁，而是Token的输配网络；应用产品不再是对话框，而是Token的消费终端。整条产业链的价值，最终收敛到一个核心指标：单位Token的成本和质量。
这正是中国AI在过去两年一直在做却被严重低估的事情。DeepSeek用557万美元训练出GPT-4级别的模型，不是技术炫耀，是在给Token工厂降低原料成本；
MiniMax M2.5把Agent工具调用能力压缩到10B激活参数高效推理，定价"每小时1美元"，是在以几乎是成本价的方式抢占基础设施层的市场份额；
Qwen系列则在多模态与工具调用的兼容性上持续打磨，确保在OpenClaw生态里能成为开发者的默认选项之一。
三条路线指向的是同一个目标：在Agent时代的Token消耗链条里，占据成本最低、供应最稳的那个位置。
这条逻辑链，在OpenClaw爆发之前，是一个被少数人相信但很难被大众感知的故事。OpenClaw的到来，把这个故事从"产业洞察"变成了"当下现实"，因为OpenClaw是一台真实的、高功率运转的Token消费机器，它第一次让无数普通用户亲身感受到了"AI持续运转"和"Token持续消耗"之间的直接关系。谁能以最低的成本稳定地供给Token，谁就成为这台机器的首选燃料。
国内另一个不太被注意到的数据，同样印证了这个判断。MiniMax M2.5发布后12小时内登顶OpenRouter热度榜，一周内周调用量暴涨至3.07万亿Token，超过DeepSeek V3.2、GLM-5等三家模型的总和。这个数字背后的驱动力，几乎全部来自OpenClaw生态的高频调用需求。
这意味着什么？意味着中国AI的商业化主战场，已经从"有多少人打开了这个App"，跳转到了"有多少Token在这套基础设施上流动"。两个指标描述的是完全不同的商业逻辑：前者依赖的是用户粘性和消费习惯，后者依赖的是基础设施的规模效应和成本护城河。后者，才是真正难以被颠覆的竞争优势。
▌四、大厂战的真相：他们不是在卖龙虾，是在卖铲子
腾讯、阿里、字节、百度在OpenClaw热潮里的集体涌入，表面上看起来像是一场跟风，但仔细解剖每一家的动作逻辑，会发现背后藏着一个比"跟风"深得多的战略。
腾讯在深圳总部举办线下安装会，帮数百名用户把OpenClaw部署到TencentCloud上。腾讯官方文档写得清楚："OpenClaw来自开源社区，云应用不收费。"然后补了一句："云服务器和API按实际消耗计费。"这个商业模式，翻译过来就是：用OpenClaw的入口流量，喂饱腾讯云的算力和带宽业务。OpenClaw本身是免费的诱饵，基础设施才是腾讯真正要卖的东西。
阿里的逻辑更赤裸。用户在轻量应用服务器上部署OpenClaw后，系统默认配置的是DeepSeek API，但会自动引导用户前往"阿里云百炼大模型控制台"创建API Key，通义千问系列模型的调用费用，从那个API Key里出。用户以为自己在用开源工具，但每一次Agent的工具调用，都在给阿里云的计量系统加一个计数。
百度直接上线了"移动版OpenClaw"，主打无需本地部署、云端环境隔离更安全，本质上是把OpenClaw做成了接入百度云算力的消费入口。字节跳动的ArkClaw连本地部署的麻烦都省掉了，做成了纯浏览器端产品，换取的是ByteDance火山引擎在每一次Agent运行背后的调用份额。
这场竞争里有一句话流传很广，出自36kr的一篇分析："这就是个卖铲子的生意。OpenClaw淘金热里，中国大厂要做的，是成为那个向所有淘金者卖铲子的人。" 这个比喻非常准确，但它隐藏了一层更重要的东西：淘金热结束之后，铲子生意不会结束，但淘金者会换地方。真正的护城河，不是谁家的铲子卖得更多，而是谁把自己的算力基础设施做成了淘金者离不开的"水和电"。
这也是为什么阿里成立ATH事业群的战略意义远超字面，它意味着阿里不满足于做OpenClaw时代的云服务供应商，而是要在下一个技术范式到来之前，把Token的生产、分发和消费整个链条攥在自己手里。
一家公司用事业群的层级来定义"Token"，意味着它相信Token会像流量一样，成为这个时代最核心的生产要素。如果这个判断是对的，先建起Token基础设施的那家公司，将获得比当年阿里云相对AWS更大的先发优势——因为这一次，它连模型都自己造。
▌五、中国独有的产业化速度，从哪里来
同样是OpenClaw热潮，美国的反应和中国的反应有一个结构性的差异，这个差异本身是一个非常值得深思的现象。
在美国，OpenClaw的爆发主要停留在开发者社区层面，GitHub stars狂飙、Discord社群活跃、YCombinator创始人陈嘉兴和a16z的多位合伙人公开宣称自己是狂热粉丝，但大规模的商业化产品、地方政府的扶持政策、数以千计的线下安装服务，并没有以同样的密度和速度出现。
在中国，这些东西几乎是同步爆发的。腾讯的线下活动、深圳无锡的政策补贴、JD.com的399元安装服务、工程师收费500元上门部署……这是一个只有在中国市场才会呈现的景观：一项技术产品从开源框架到大众消费产品，从GitHub到线下安装摊位，中间的转化时间是以周而非月来计算的。
这种速度背后有几层结构性原因，每一层都比表面看起来更深。
第一层是超级App生态的天然适配。OpenClaw需要接管消息应用来执行任务，而微信、飞书、企业微信恰好是中国职场人几乎所有工作流程的中枢。一个能直接操作微信、读取企业微信消息、在飞书上自动完成审批流的Agent，在中国语境下的实用价值，远超一个操作WhatsApp或Slack的西方版本。这不是偶然的功能对齐，而是中国数字化基础设施的高度集中，意外地成了Agent落地的最佳土壤。
第二层是极端强烈的降本增效需求。中国经济在过去两年经历的压力，让企业和个人对"用更少的人做更多的事"有着美国市场难以比拟的迫切性。当一个老板发现可以用Agent替代部分外包需求，当一个自媒体人发现可以用Agent完成原本需要团队协作的工作流，他们不需要被教育AI的价值，他们只需要知道怎么用。这种需求密度，是OpenClaw在中国形成"安装排队"奇观的真实土壤。
第三层，也是最常被低估的一层：中国AI产业三年大模型竞争，意外地培养了一批真正懂得如何把AI工具变成商业产品的人。那些在"百模大战"里存活下来的团队，不是靠模型参数赢的，而是靠对中国用户需求的精准理解、对产品落地的执行速度、以及对商业化路径的持续摸索赢的。当Agent时代的机会窗口打开，这批人带着已经被磨砺过的产品直觉和执行能力，立刻知道往哪个方向冲。
▌六、弯道超车的真实边界
但这场胜利，有它真实的边界，而且这个边界比很多人愿意承认的更清晰。
中国赢的这一局，是应用层的商业化速度，不是基础技术的代际领先。
OpenClaw框架本身是奥地利人写的。底层的大语言模型能力，在复杂推理上的天花板，全球学术界公认仍然是Claude Opus和GPT-5.4系列更高。中国模型胜出的核心变量是成本和对高频调用的支持，而不是在智能密度上真正超越了对手。在那些需要极高推理能力的任务上，复杂代码重构、高难度科学推断、需要深度上下文理解的多轮决策，绝大多数中国模型仍然建议开发者在关键步骤切换到旗舰海外模型。
这个差距不是永久性的，但它现在是真实存在的。
Agent生态层面也存在类似的问题。中国迄今为止爆发的这波Agent热，在应用场景上高度集中在流程相对标准化的任务：数据整理、内容生产、邮件处理、简单的研究搜集。一旦进入需要真正判断力的非标任务——需要在模糊的信息中做权衡、需要在利益冲突的情况下做选择、需要理解复杂的组织政治——现阶段的Agent准确率会急剧下降，而这个下降是中美模型都面临的共同问题，不是专属于中国的短板。
安全隐患则是另一个更紧迫的现实问题。工信部的警告不是在扫兴，而是在指向一个系统性漏洞：当Agent拥有了真正的执行能力，它的权限边界就变得极其关键。Cisco安全团队在测试中发现的那个第三方OpenClaw插件，在用户不知情的情况下执行了数据外泄，这不是极端案例，而是权限设计不完善的必然结果。
中国市场"先装了再说"的速度，在商业化上是优势，在安全治理上则是欠账。这笔账，要么在后续的产品迭代里系统性补上，要么等待一次大规模安全事件来倒逼。
有专家认为：中国企业真正的机会不是做更好的OpenClaw，而是做OpenClaw做不到的事，更懂行业、更深场景、更稳落地。 这句话的潜台词是：OpenClaw代表的是一种通用Agent框架的范式，但通用，意味着它在每一个具体的垂直场景里都没有真正的深度。深度，才是护城河。谁先在金融、医疗、制造、法律等高壁垒场景里建立起可信赖的专用Agent系统，谁才能真正把这次的速度优势转化为持久的商业壁垒。
▌七、这场竞争的真正胜负手，不在技术
如果说大模型时代的竞争是一场军备竞赛，谁的参数更大、谁的benchmark更高、谁的训练成本更低。那Agent时代的竞争，更像是一场基础设施战争：谁先把AI算力变成像水和电一样的公共服务，谁先把Agent能力嵌入每一个真实的工作流程，谁先构建起足够规模的可信数据和行业知识壁垒，谁就赢得了这场战争的入场券。
在这个框架下，中国目前领先的那一局，价值是真实的，但它是入场券，不是终局。
OpenClaw带来的窗口期，核心价值在于它给了中国AI产业一个"先跑起来"的机会，在用户规模、在商业模式验证、在Token基础设施的体量上积累起真实的先发优势。
这个验证完成之后，资本和人才会更快速地向Agent赛道聚集，而中国AI产业在过去三年积累的执行速度和产品打磨能力，会在一个有确定性的赛道里得到最大化的发挥。
但窗口期不会无限延续。OpenAI没有坐以待毙。GPT-5.4在3月发布时就明确指向了Agentic工作流的原生支持，Codex在企业端的渗透速度告诉市场，OpenAI没有放弃Agent层的控制权。Google Workspace的Agent化整合，有着任何独立产品都难以复制的分发网络优势。微软Copilot深度嵌入Office生态，面向的是中国大厂触达不到的数亿企业用户。
这场竞争的真实胜负，最终会在三年后的某个时间节点变得清晰——那时候，谁在真正高价值的垂直场景里建立起了不可替代的Agent基础设施，谁就赢了这场从大模型到Agent的换道赛。技术差距会缩小，成本优势会被追平，但那时候已经建立起来的用户信任、数据护城河和行业深度，才是真正的壁垒。
2025年还是"千模混战"，2026年主战场已全面转向智能体。这个判断现在已经是共识，但共识从来不是终点，而是下一轮竞争的起跑线。
中国AI目前站在这条线的前面，但不是很多。
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